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摘要：传统的微生物诊断方法面临许多障碍，例如样品处理、培养困难、错误识别和确定易感性的延迟。人工智能 (AI) 的出现通过快速而精确的分析显著改变了微生物诊断。尽管如此，人工智能的采用也伴随着道德考虑，需要采取措施维护患者隐私、减轻偏见和确保数据完整性。本综述研究了传统的诊断障碍，强调了标准化程序在样品处理中的重要性。它强调了人工智能在微生物诊断中的重大影响，特别是通过机器学习 (ML)。本文探讨了人工智能的最新进展，特别是 ML 方法，展示了它们对微生物分类、微生物相互作用理解和显微镜能力增强的影响。本综述对人工智能在微生物诊断中的实用性进行了全面评估，指出了其优势和挑战。一些案例研究包括 SARS-CoV-2、疟疾和分枝杆菌，这些案例研究说明了人工智能在快速准确诊断方面的潜力。卷积神经网络 (CNN) 在数字病理学、自动细菌分类和菌落计数中的应用进一步凸显了人工智能的多功能性。此外，人工智能改善了抗菌药物敏感性评估，有助于疾病监测、疫情预测和实时监测。尽管存在一些局限性，但将人工智能整合到诊断微生物学中提供了强大的解决方案、用户友好的算法和全面的培训，有望在医疗保健领域实现范式转变。
人工智能对微生物诊断的影响
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